探索惊群 ①

惊群是指多进程在等待同一资源时,资源出现时所有进程被唤醒,造成不必要的上下文切换和资源争抢。本文深入探讨了Linux内核中的惊群现象,分析了nginx的accept_mutex、NGX_EXCLUSIVE_EVENT和reuseport等解决方案。其中,reuseport通过哈希分配新连接,实现负载均衡,而NGX_EXCLUSIVE_EVENT仅唤醒一个进程,减少上下文切换。accept_mutex则通过应用层锁控制资源访问,但可能导致负载不均。

惊群比较抽象,类似于抢红包 😁。它多出现在高性能的多进程/多线程服务中,例如:nginx。

探索惊群 系列文章将深入 Linux (5.0.1) 内核,透过 多进程模型 去剖析惊群现象、惊群原理、惊群的解决方案。

文章来源:探索惊群 ①

  1. 探索惊群 ①
  2. 探索惊群 ② - accept
  3. 探索惊群 ③ - nginx 惊群现象
  4. 探索惊群 ④ - nginx - accept_mutex
  5. 探索惊群 ⑤ - nginx - NGX_EXCLUSIVE_EVENT
  6. 探索惊群 ⑥ - nginx - reuseport
  7. 探索惊群 ⑦ - 文件描述符透传

1. 概述

1.1. 惊群现象

多进程睡眠等待 共享 资源,当资源到来时,多个进程被 无差别 唤醒,争抢处理资源。


1.2. 惊群影响

惊群导致软件系统工作效率低下:

  1. 部分进程被频繁唤醒却获取资源失败,导致进程上下文频繁切换,系统资源开销大。
  2. 多进程争抢共享资源,有的抢得多,有的抢得少,资源分配不均。

1.3. 惊群原因

进程睡眠 唤醒 时机问题,详细请参考:探索惊群 ③ - nginx 惊群现象


2. 解决方案

需要围绕两个方面去展开。

  1. 避免共享资源争抢(独占)。
  2. 资源尽量合理分配。

换个角度去思考,如果红包私发,而不是扔进群组里… 这个思路应该是解决惊群问题的关键。😎


我们可以参考 nginx 解决惊群问题的经典方案:

  1. 探索惊群 ④ - nginx - accept_mutex
  2. 探索惊群 ⑤ - nginx - NGX_EXCLUSIVE_EVENT
  3. 探索惊群 ⑥ - nginx - reuseport

2.1.1. reuseport

内核解决惊群问题,目前 nginx 最好的惊群解决方案,基于 linux 内核 so_reuseport 端口重用网络特性。

  1. 每个子进程拥有独立的 listen socket 资源队列,避免资源争抢;多个队列也提升了并发吞吐。
  2. 新链接通过网络四元组通过哈希分配到各个子进程的 listen socket 资源队列,资源分配相对合理(负载均衡)。


2.1.2. NGX_EXCLUSIVE_EVENT

内核解决惊群问题,基于 linux 4.5+ 内核增加的 epoll 属性 EPOLLEXCLUSIVE 独占资源属性。

原理非常简单,只唤醒一个睡眠等待的进程处理资源。避免无差别地唤醒多个进程,尽量使得各个进程忙碌起来。

缺点:

  1. 多个进程争抢一个 listen socket 的共享资源。
  2. 单个资源队列,将会是并发吞吐瓶颈。


2.1.3. accept_mutex

应用层解决惊群问题,多个子进程通过应用层抢锁,成功者可以独占 listen socket 获取资源的权利。

优点:有效地避免了惊群。

缺点:

  1. 因为抢锁时机问题,原来抢到锁的进程下次抢到锁的几率很高,导致有些进程很忙,有些没那么忙,负载不均,资源利用率比较低。
  2. 一个时间段内,只有一个子进程独占 listen socket 的共享资源,无法同时利用多核优势。
  3. 单个资源队列,将会是并发吞吐瓶颈。


3. 参考

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人:具备定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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